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機(jī)器學(xué)習(xí)|10個(gè)最佳的人工智能開發(fā)框架和AI庫（干貨推薦）

原創(chuàng)|對(duì)比評(píng)測|編輯：鄭恭琳|2018-01-15 11:24:53.000|閱讀 7346 次

概述：通過本文我們來一起看一些用于人工智能的高質(zhì)量AI庫，它們的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，以及它們的一些特點(diǎn)。

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人工智能（AI）已經(jīng)存在很長時(shí)間了。然而，由于這一領(lǐng)域的巨大進(jìn)步，近年來它已成為一個(gè)流行語。人工智能曾經(jīng)被稱為一個(gè)完整的書呆子和天才的領(lǐng)域，但由于各種開發(fā)庫和框架的發(fā)展，它已經(jīng)成為一個(gè)友好的IT領(lǐng)域，并有很多人正走進(jìn)它。

在這篇文章中，我們將研究用于人工智能的優(yōu)質(zhì)庫，它們的優(yōu)缺點(diǎn)以及它們的一些特征。讓我們深入并探索這些人工智能庫的世界！

1. TensorFlow

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“使用數(shù)據(jù)流圖表的可伸縮機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算”

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語言：C ++或Python。

當(dāng)進(jìn)入AI時(shí)，你會(huì)聽到的第一個(gè)框架之一就是Google的TensorFlow。

TensorFlow是一個(gè)使用數(shù)據(jù)流圖表進(jìn)行數(shù)值計(jì)算的開源軟件。這個(gè)框架被稱為具有允許在任何CPU或GPU上進(jìn)行計(jì)算的架構(gòu)，無論是臺(tái)式機(jī)、服務(wù)器還是移動(dòng)設(shè)備。這個(gè)框架在Python編程語言中是可用的。

TensorFlow對(duì)稱為節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)層進(jìn)行排序，并根據(jù)所獲得的任何信息做出決定。！

優(yōu)點(diǎn)：

使用易于學(xué)習(xí)的語言（Python）。
使用計(jì)算圖表抽象。
用于TensorBoard的可用性的可視化。

缺點(diǎn)：

這很慢，因?yàn)镻ython不是語言中最快的。
缺乏許多預(yù)先訓(xùn)練的模型。
不完全開源。

2. Microsoft CNTK

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“開源深度學(xué)習(xí)工具包”

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語言：C ++。

我們可以稱之為微軟對(duì)Google的TensorFlow的回應(yīng)。

微軟的計(jì)算網(wǎng)絡(luò)工具包是一個(gè)增強(qiáng)分離計(jì)算網(wǎng)絡(luò)模塊化和維護(hù)的庫，提供學(xué)習(xí)算法和模型描述。

在需要大量服務(wù)器進(jìn)行操作的情況下，CNTK可以同時(shí)利用多臺(tái)服務(wù)器。

據(jù)說它的功能與Google的TensorFlow相近；但是，它會(huì)更快。。

Microsoft's Computational Network ToolKit

優(yōu)點(diǎn)：

這是非常靈活的。
允許分布式訓(xùn)練。
支持C ++、C＃、Java和Python。

缺點(diǎn)：

它以一種新的語言——網(wǎng)絡(luò)描述語言（Network Description Language , NDL）來實(shí)現(xiàn)。
缺乏可視化。

3. Theano

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“數(shù)值計(jì)算庫”

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語言：Python。

Theano是TensorFlow的強(qiáng)有力競爭者，是一個(gè)功能強(qiáng)大的Python庫，允許以高效率的方式進(jìn)行涉及多維數(shù)組的數(shù)值操作。

Theano庫透明地使用GPU來執(zhí)行數(shù)據(jù)密集型計(jì)算而不是CPU，因此操作效率很高。

出于這個(gè)原因，Theano已經(jīng)被用于為大規(guī)模的計(jì)算密集型操作提供動(dòng)力大約十年。

然而，在2017年9月，宣布Theano的主要開發(fā)將于2017年11月發(fā)布的1.0版本后停止。

這并不意味著它是一個(gè)不夠強(qiáng)大的庫。你仍然可以隨時(shí)進(jìn)行深入的學(xué)習(xí)研究。。

優(yōu)點(diǎn)：

正確優(yōu)化CPU和GPU。
有效的數(shù)字任務(wù)。

缺點(diǎn)：

與其他庫相比，原生Theano有點(diǎn)低級(jí)。
需要與其他庫一起使用以獲得高度的抽象化。
AWS上有點(diǎn)bug。

4. Caffe

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“快速、開源的深度學(xué)習(xí)框架”

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語言：C ++。

Caffe是一個(gè)強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)框架。

像這個(gè)清單上的其他框架一樣，深度學(xué)習(xí)的研究速度非?？?。

借助Caffe，您可以非常輕松地構(gòu)建用于圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。Caffe在GPU上運(yùn)行良好，這有助于在運(yùn)行期間提高速度。。

Caffe主要的類有：

優(yōu)點(diǎn)：

Python和MATLAB的綁定可用。
性能表現(xiàn)良好。
無需編寫代碼即可進(jìn)行模型的訓(xùn)練。

缺點(diǎn)：

對(duì)于經(jīng)常性網(wǎng)絡(luò)不太好。
新體系結(jié)構(gòu)不太好。

5. Keras

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“人類的深度學(xué)習(xí)”

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語言：Python。

Keras是一個(gè)用Python編寫的開源的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫。

與TensorFlow、CNTK和Theano不同，Keras不是一個(gè)端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)框架。

相反，它作為一個(gè)接口，提供了一個(gè)高層次的抽象化，這使得無論它坐落在哪個(gè)框架上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配置都會(huì)變得容易。

谷歌的TensorFlow目前支持Keras作為后端，而微軟的CNTK也會(huì)在很短的時(shí)間內(nèi)做到這一點(diǎn)。。

優(yōu)點(diǎn)：

它是用戶友好的。
它很容易擴(kuò)展。
在CPU和GPU上無縫運(yùn)行。
與Theano和TensorFlow無縫工作。

缺點(diǎn)：

不能有效地用作獨(dú)立的框架。

6. Torch

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“一個(gè)開源的機(jī)器學(xué)習(xí)庫”

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語言：C。

Torch是一個(gè)用于科學(xué)和數(shù)字操作的開源機(jī)器學(xué)習(xí)庫。

這是一個(gè)基于Lua編程語言而非Python的庫。

Torch通過提供大量的算法，使得深度學(xué)習(xí)研究更容易，并且提高了效率和速度。它有一個(gè)強(qiáng)大的N維數(shù)組，這有助于切片和索引等操作。它還提供了線性代數(shù)程序和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。！

優(yōu)點(diǎn)：

非常靈活。
高水平的速度和效率。
大量的預(yù)訓(xùn)練模型可用。

缺點(diǎn)：

不清楚的文獻(xiàn)記錄。
缺乏即時(shí)使用的即插即用代碼。
它基于一種不那么流行的語言——Lua。

7. Accord.NET

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“機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、統(tǒng)計(jì)和.NET通用科學(xué)計(jì)算”

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語言：C＃。

這是專為C＃程序員設(shè)計(jì)的。

Accord.NET框架是一個(gè).NET機(jī)器學(xué)習(xí)框架，使音頻和圖像處理變得簡單。

這個(gè)框架可以有效地處理數(shù)值優(yōu)化、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，甚至可視化。除此之外，Accord.NET對(duì)計(jì)算機(jī)視覺和信號(hào)處理的功能非常強(qiáng)大，同時(shí)也使得算法的實(shí)現(xiàn)變得簡單。。